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不可观察的蒙特卡洛计划非骚扰重排任务
摘要 - 在这项工作中，我们提出了一位用于创建开环轨迹的计划者，该轨迹可以使用非恐怖分子的方法来解决不确定性下的重排计划问题。我们首先将蒙特卡洛树搜索算法扩展到了不可观察的域。然后，我们提出了两项默认政策，使我们能够快速确定实现目标的潜力，同时考虑到重新安排计划至关重要的联系。第一个策略使用从一组用户演示中生成的学习模型。可以快速查询此模型的一系列动作，这些操作试图创建与对象并实现目标。第二策略在全州空间的子空间中使用了启发式指导计划者。使用这些目标知情政策，我们能够快速找到该问题的初始解决方案，然后在时间允许的情况下不断地重新填充解决方案。我们在桌子上的7个自由度操纵器移动对象上演示了我们的算法。
在自适应人机协作中
人类可以在协作任务（例如打篮球）中快速适应新伙伴，因为他们知道任务的哪些基本技能（例如如何运球、如何投篮）可以传给新伙伴。人类还可以通过延续他们已经开发的惯例（例如举起手势传球）来快速适应与相同伙伴的类似任务，而无需从头开始学习协调。为了与人类无缝协作，AI代理也应该快速适应新伙伴和新任务。然而，目前的方法并没有试图区分任务固有的复杂性和合作伙伴使用的惯例，更普遍的是，很少有人关注利用惯例来适应新环境。在这项工作中，我们提出了一个学习框架，以原则性的方式将规则依赖表示与惯例依赖表示区分开来。我们表明，在某些假设下，我们的规则依赖表示是跨合作伙伴的最佳响应策略分布的充分统计数据。通过这种表示分离，我们的代理能够快速适应新伙伴，并以零次方式与旧伙伴协调新任务。我们通过三个复杂程度各异的协作任务实验验证了我们的方法：情境多臂老虎机、积木放置任务和纸牌游戏 Hanabi。
任务创意_roboboat 2025.pptx
ASV进入一个固定舱，并观察灯面板。 灯面板将变为绿色，表明ASV通过门浮标，在蓝色标记浮标周围进行操纵，并尽快通过同一门浮标退出。 ASV进入一个固定舱，并观察灯面板。 Lig HT面板将变为绿色，表明ASV通过门浮标，在蓝色标记浮标周围操纵，并尽快从同一门浮标出口。ASV进入一个固定舱，并观察灯面板。灯面板将变为绿色，表明ASV通过门浮标，在蓝色标记浮标周围进行操纵，并尽快通过同一门浮标退出。ASV进入一个固定舱，并观察灯面板。 Lig HT面板将变为绿色，表明ASV通过门浮标，在蓝色标记浮标周围操纵，并尽快从同一门浮标出口。ASV进入一个固定舱，并观察灯面板。Lig HT面板将变为绿色，表明ASV通过门浮标，在蓝色标记浮标周围操纵，并尽快从同一门浮标出口。
2019冠状病毒病疫苗
加拿大审计长办公室 (OAG) 表示，COVID-19 疫情的快速发展和“全球对疫苗的高需求给联邦政府带来压力，要求其迅速批准、采购、分发和监测 COVID-19 疫苗。”2 为此，“加拿大联邦、省和地区政府于 2020 年 12 月制定了《加拿大 COVID-19 免疫计划：拯救生命和生计》，目标是让尽可能多的加拿大人尽快接种 COVID-19 疫苗，同时确保优先考虑高危人群。”3
SGLT2抑制剂如何工作？
SGLT2抑制剂可以升高称为酮的化学物质的血液水平。很少会导致一种称为“糖尿病性酮症酸中毒”的疾病，这种病通常在1型糖尿病患者中出现，但可能发生在2型糖尿病患者中。如果您发现呼吸，汗水或尿液中有甜味的气味，或者有症状，例如：感到不适，肚子疼痛，快速减轻体重，感到非常渴了，呼吸异常快速，混乱，疲倦或嗜睡，请立即与您的医生或护士联系。
